隨著互聯網內容形式不斷豐富，騰訊態生推薦推薦技術正從傳統依賴行為特征的廣告方式加速邁向融合文本、圖像及視頻的算法收官算法多模態信息階段。伴隨大規模推薦模型、大賽大語言模型和多模態模型技術的決賽快速發展，構建更高效、全模更精準的成式AI推薦系統成為行業共識。基于這一趨勢，引領今年6月，新突騰訊廣告算法大賽向全球技術人才發出邀請，騰訊態生推薦以“智AI‘薦’未來”為主題，廣告聚焦“全模態生成式推薦”這一前沿課題，算法收官算法成功吸引全球超8400人組建2800余支戰隊參賽，大賽近30個國家的決賽在校學生踴躍參與，共同探索AI技術在廣告推薦算法的全模全新應用。

圖1 決賽選手大合影

作為中國數據規模最大的全模態生成式推薦算法大賽，在歷經近四個月的激烈角逐后，2025騰訊廣告算法大賽決賽于11月26至27日在深圳騰訊濱海大廈正式舉行。晉級決賽的20強隊伍通過線下答辯角逐優勝席位，由多位外部高校評委和內部技術專家組成超強評委天團，以專業視角對選手們的技術方案進行全方位評審。最終，“echoch”戰隊憑借卓越表現摘得桂冠，獲得200萬元冠軍獎金；“leejt”戰隊與“也許明天”戰隊分別獲亞軍和季軍獎項，其技術實力與創新設計均獲得了評委團的高度認可。不僅如此，本屆大賽前10名隊伍所有成員均可獲得offer意向書，實現“賽事競技”與“職業進階”的雙重收獲。

為鼓勵選手們在AI算法技術突破上的創新思考，本屆大賽特此設立“技術創新獎”。最終，該獎項由“料峭春風吹酒醒”團隊成功奪得。

從“實驗”到“實戰”，騰訊廣告緊扣技術行業發展脈搏，為高校學子提供了兼具前瞻性與實戰價值的演練場，用生成式推薦走向廣告技術探索的新世代！

一、20強戰隊巔峰對決 行業專家共話前沿發展

20強隊伍歷經近四個月的線上算法挑戰、千萬量級數據集實戰與多維度指標考核，從全球2800余支參賽隊伍中脫穎而出，成功躋身決賽舞臺。這場匯聚頂尖算法人才的巔峰對決，既是技術實力的激烈競技，也是前沿理念的深度碰撞、產業需求的精準對接與創新生態的協同聚力。

“AI為騰訊廣告業務帶來的提效，正逐步轉化為可見的增長成果。AI早已不再是遙遠的未來承諾，而是正在當下持續創造實實在在的價值。廣告業務疊加AI技術帶來的效率革新與變現潛力，正持續重塑行業增長曲線。但支撐這一切技術突破與業務前行的，從來不是技術本身，而是在場的每一位技術從業者。”騰訊公司副總裁蔣杰在決賽首日的開場致辭中強調，“我們要推動學界與業界深度融合、同頻共振，讓人才被看見，讓真正有實力的人脫穎而出。更要讓我們的創新想法落地結果，讓前沿技術真正走進真實場景、創造實際價值。”

圖2 騰訊公司副總裁蔣杰開場致辭

而決賽現場，選手們的精彩表現正是這一理念的生動踐行。20強選手們圍繞“生成式推薦范式創新”、“全模態數據高效利用”、“模型性能優化設計”三大維度展開深度闡述，每支隊伍不僅系統拆解了模型架構、樣本/特征、訓練/推理工程等關鍵模塊，清晰闡釋了全模態生成式推薦的技術創新，更深入多模態對齊、語義ID構建、Pretrain&SFT多階段訓練等核心技術的創新實踐，同時通過技術細節論證了方案在工業級場景的落地可行性。

圖3 冠軍隊伍回答評審團的問題

選手們憑借扎實的理論根基、系統的工程實踐能力與敏銳的技術洞察，充分展現了應對大賽工業級技術挑戰的綜合素養與創新潛力。

與此同時，七位學界與業界頂尖專家評委團，基于選手們提交的技術報告及現場答辯表現展開綜合評審。從問題定義、模型設計及優化、樣本及特征、訓練/推理工程優化等模塊，通過深度提問與專業點評，不僅幫助選手優化技術路徑，更從產業落地與技術演進趨勢角度提供戰略指導，充分彰顯賽事連接技術創新與產業應用的核心價值。

此外，大賽組委會特別設置行業主題分享環節，邀請香港中文大學副校長金國慶教授就前沿技術趨勢與應用展開深度解讀與分析。金國慶教授在分享中表示：“此次算法大賽為每支隊伍配備了充足的算力支持，這在當前多模態融合研究普遍面臨基礎資源匱乏的背景下，實屬難能可貴。當下醫療健康、科學研究、機器人個性化等新興領域正展現出廣闊的應用前景。我期待這群優秀的青年技術人才能夠依托現有基礎模型，勇于開拓，在這些前沿領域創造出真正具有突破性的應用成果。”

圖4 香港中文大學副校長-金國慶教授進行分享

二、先鋒賽題直擊痛點 千萬數據驅動技術創新

本屆大賽以“全模態生成式推薦”為核心賽題，精準回應廣告行業技術革新需求。隨著 5G時代視頻廣告爆發式增長與多模態交互技術快速迭代，文本、圖片、視頻等多元數據日益豐富，但行業普遍面臨多模態信息整合利用率低的問題，難以從用戶復雜行為序列中深度挖掘用戶的潛在興趣，全模態生成式推薦成為廣告推薦的精準度與多樣性升級的新機會點。

為破解這一行業痛點，大賽在賽題設計上，以“真實場景+前沿方向”實現雙重賦能：聚焦生成式推薦與多模態融合等關鍵技術，并在騰訊廣告提供的用戶全模態序列真實脫敏數據集中，探索推薦算法技術的發展新路徑。大賽提供的所有數據均通過公開大語言模型與多模態模型抽取embedding進行脫敏處理，在保障數據安全與廣告主隱私的前提下，讓選手直面真實業務挑戰，在兼具學術探索價值與商業落地潛力的試煉場比拼競技。

在賽程設置方面，本屆大賽采用階梯式進階模式，為選手搭建循序漸進的實戰平臺。初賽階段發布百萬量級全模態序列數據集TencentGR-1M，為算法研發與驗證奠定基礎；復賽階段升級為千萬量級數據集TencentGR-10M，以更大規模數據考驗模型的泛化能力與運算效率，全面錘煉選手應對復雜業務環境的綜合技術能力。

三、三重價值賦能產業發展 技術革新引領算法未來

作為連接學術創新與產業實踐的重要平臺，本屆大賽從技術探索、人才培養與技術生態共建三大方面，為廣告技術行業帶來多維度的實際價值。

圍繞“全模態生成式推薦”這一核心賽題，騰訊廣告以算法大賽作為前沿技術探索的新窗口，為行業積累了生成式推薦創新架構、多模態對齊方法及系統性能優化方案，更展現了騰訊廣告在前沿算法領域的深厚積累與領先優勢。大賽通過提供了經過大規模真實數據訓練的技術思路與實踐樣本，既助力行業探索全模態生成式推薦的全新突破點，更以開放姿態與業界共享技術演進路徑，進一步強化了騰訊廣告在智能算法推薦領域的技術領導力與行業影響力。

為精準對接技術領域的人才需求，大賽構建“以賽育才、以賽選才”的良性生態，通過真實產業場景的實戰錘煉，助力高校學生實現學術知識與產業實踐的高效銜接。這一人才培養模式，可持續為行業輸送兼具創新思維與實戰能力的復合型人才。

秉持著科技向善、普惠共享的理念，騰訊廣告以技術共享與協同發展為核心，通過算法大賽聯動全球技術行業學者與專家，構建了“產學研用”協同的良性格局，彰顯科技賦能社會的深層意義。不僅如此，為進一步構建開放共贏的技術生態，賽后，我們將開源數據集，為多模態推薦領域的學術研究與技術創新提供寶貴實踐樣本，助力行業技術迭代發展，同時，推動構建AI技術領域開放共贏的生態環境。

未來，騰訊廣告將以本屆算法大賽為全新起點，持續深耕全模態生成式推薦等前沿技術領域，攜手更多技術人才探索算法技術的更多可能性。與此同時，騰訊廣告也將進一步深化與高校的產學研協同，構建開放、共贏的人才培養體系，推動先進算法技術在更廣闊的場景中落地應用，為行業高質量發展注入持續創新的技術動力，共同開拓智能技術的新境界。

(責任編輯：綜合)